b0c1d2的博客

本文探讨了多机器人协作在装配规划中的应用，详细介绍了基于规则的分解法和动态搜索法两种主要规划方法，并分析了显式、隐式及并行独立三种机器人协作类型。文章重点阐述了任务并行化的流程与挑战，包括依赖关系识别、部分顺序建立以及碰撞检测与处理机制。通过在乐高积木场景下的实验对比，展示了MRPA方法相较于传统A*算法在规划效率和成功率上的显著优势。最后，根据实验结果提出了针对不同场景的应用建议，并展望了未来在碰撞避免和复杂环境适应性方面的研究方向。

本文详细介绍了多机器人协作装配中的任务规划方法，涵盖稳定销计算、领域任务规划（依赖图确定与增量分析）、自动化任务规划（显式分解与基于搜索的通用方法），以及多机器人间的协调与同步策略。通过实际案例分析，展示了从抽象任务到可执行动作的完整规划流程，并探讨了优化策略与未来研究方向，为复杂装配任务的高效实现提供了系统性参考。

本文介绍了一种模块化和领域引导的多机器人协作装配规划方法，旨在解决传统规划方法在复杂装配任务中面临的计算复杂度高、死锁处理困难等问题。通过领域层与自动化层的分层规划架构，结合任务分解、资源分配与多机器人协同机制，提升了规划效率与执行可靠性。文章以乐高得宝房屋和楼梯组装为案例，展示了装配顺序优化、碰撞检测、静力学分析等核心技术，并提出了由分析器和情况验证器组成的验证机制，有效避免无效状态。最后通过评估表明，该方法在规划效率、任务成功率和资源利用率方面具有显著优势，具备良好的可扩展性与应用前景。

本文探讨了均匀贝叶斯滤波器间的迁移学习与多机器人协作装配规划两个关键技术方向。在迁移学习方面，比较了正式FPD-最优与非正式迁移方案的性能，分析了其在不同观测噪声下的正迁移与鲁棒性表现，并指出未来需加强理论依据与几何支持优化。在多机器人协作装配方面，提出了基于分解和启发式搜索的自动化规划方法，结合后处理任务交织策略提升效率，并通过实验验证其优于经典A*等方法。最后展望了迁移学习在多机器人系统中的鲁棒条件及局部分布近似的优化方向。

本文探讨了在具有均匀分布噪声的线性状态空间模型中，基于UOS和UPS类的贝叶斯滤波方法及其在转移学习中的应用。文章详细介绍了多面体类型、贝叶斯滤波框架、LSU模型以及在UOS和UPS类中的滤波与预测过程，并提出了基于完全概率设计（FPD）的最优转移学习机制和非正式知识转移方法。通过对比分析，展示了不同方法在理论基础、计算复杂度和实际性能方面的优劣，为处理不完全建模条件下的状态估计问题提供了有效解决方案。

本文探讨了灵活机器人在未知环境中进行自适应交互控制的前沿技术，以及贝叶斯框架下传感器网络的知识转移学习方法。通过设计阻抗控制器实现高精度的力与位置调节，并在平面和曲面交互场景中验证了控制性能。同时，引入贝叶斯转移学习提升目标状态预测精度，提出基于UOS和UPS滤波器的优化框架，并比较正式与非正式转移方法的性能。文章分析了当前面临的挑战与优势，展望了多机器人协作、更复杂因素建模及硬件算法协同优化等未来研究方向，展示了其在工业、医疗、物联网等领域的重要应用前景。

本文提出了一种针对非常灵活的并联机器人操作器的自适应交互控制方法，结合动力学建模、前馈与反馈控制策略以及阻抗控制，实现高精度轨迹跟踪和环境交互。通过在Lambda机器人上的仿真验证，控制器在直线与非线性轨迹跟踪中均方根误差低于2.6毫米，精度超过99%。同时，在与平坦和曲面环境的交互任务中，系统能够有效调节接触力与位置，展现出良好的自适应性和稳定性。该方法为柔性并联机器人的智能交互控制提供了有效解决方案。

本文深入探讨了机器人奇异性识别与柔性机器人控制的关键技术。提出了一种基于雅可比矩阵奇异值梯度下降的通用奇异性识别算法，可有效分析不同结构机器人的秩1至高秩奇异性，并结合吉文斯旋转提升奇异方向的直观性。以三菱PA-10及其改进型为例，系统识别了各类奇异构型条件。针对非常柔性的lambda平行机器人，建立了包含有限元建模、模型降阶与多体系统组合的精确动力学模型，并设计了非线性前馈反馈与阻抗相结合的自适应交互控制器。仿真测试验证了控制策略的有效性，同时指出了响应速度等优化方向，最后展望了算法优化、实际因素集成与应

本文提出了一种适用于任意运动学结构和冗余程度的机器人高秩奇异性识别算法。该方法基于雅可比矩阵奇异值的梯度下降，通过最小化特定奇异值将机器人驱动至奇异配置，并结合奇异子空间旋转与梯度组合策略，有效解决了高秩奇异性中因奇异值接近导致的梯度不稳定问题。算法还能通过Givens旋转提供直观的奇异方向表示。在7自由度机器人上的实验表明，该方法显著缩短了收敛时间，具有良好的通用性与高效性，为冗余机器人的运动规划与控制提供了有力支持。

本文详细介绍基于Wendland函数的插值高级算法及其在确定性和随机动力系统中的应用。内容涵盖Wendland函数的递推计算、无网格配点法构建Lyapunov函数、最优网格的递归生成方法、对称正定线性系统的高效求解策略，以及自动生成Wendland函数族的Python工具wendlandfunctions.py。通过具体示例和性能对比，展示了因式分解形式在精度与效率上的优势，并提供了完整的操作流程与C++代码实现，为相关数值计算研究提供实用参考。

本文研究了双臂机器人在果园环境中基于视觉预测控制（VPC）的水果采摘策略，提出了一种能在动态环境下安全高效执行任务的控制方法，并探讨了未来向移动基座扩展及实际系统测试的方向。同时，深入介绍了Wendland函数的生成方法及其在插值问题中的应用，包括多项式的精确表示、积分微分运算、递归构造过程以及其作为紧支撑径向基函数在求解偏微分方程和构建Lyapunov函数中的优势。文中还展示了相关软件工具的开发，支持高效数值计算，并提供了理论与实践结合的完整框架。

本文探讨了在共享工作空间中实现双机械臂同步控制的方法，提出结合非线性模型预测控制（NMPC）与基于图像的视觉伺服（IBVS）的视觉预测控制（VPC）方案。通过比较全局模型和局部模型（欧拉与龙格-库塔近似）在不同深度信息下的预测精度，分析了各模型的适用场景。仿真实验表明，该方法能有效实现机械臂定位任务，并在存在自碰撞和外部障碍物的情况下，通过约束条件成功避免碰撞，确保系统安全稳定运行。

本文探讨了机器人技术在农业自动化中的创新应用，重点研究了机械臂与2D激光扫描仪的6自由度外部校准方法以及果园环境中双机械臂的视觉预测控制（VPC）方案。通过优化校准算法和引入考虑约束的非线性模型预测控制，提升了系统精度与反应能力。研究表明，普通笔即可作为有效校准工具，且近距离轨迹显著降低校准误差；VPC方案在动态果园环境中能有效协调双机械臂完成采摘任务。未来工作将聚焦不确定性建模与畸变补偿，进一步提升系统鲁棒性与效率。

本文介绍了一种机械臂与2D激光扫描仪之间的6自由度外部校准方法，涵盖校准目标建模、激光扫描仪建模、封闭变换链构建、优化问题求解及激光测量预处理等关键步骤。通过使用UR5机械臂和Hokuyo激光扫描仪进行实验，验证了该方法在不同轨迹和校准目标下的有效性。结果表明，短距离轨迹和适当校准目标可显著降低平移与旋转误差，而入射角限制对Z轴误差影响较大。文章进一步分析了误差来源，并提出了未来优化方向，为机器人感知系统的高精度校准提供了实用参考。

本文研究了机器人系统的校准与控制策略，涵盖了状态反馈控制与观测器设计的性能比较，提出了改进的校准方法用于2D激光扫描仪与操作器的外在校准。通过优化问题建模和实验验证，分析了不同校准轨迹与目标几何形状对精度的影响，扩展后的校准程序减少了对复杂设备的依赖，提高了准确性与适用性。研究成果为工业自动化、灾难救援等场景中的机器人应用提供了理论支持和技术路径。

本文探讨了具有跟踪功能的LQR问题中局部观测器的设计方法，重点分析了在状态不可测情况下的控制策略。通过引入两种假设简化最优控制律，并结合Luenberger观测器实现状态估计。以HIV/AIDS传播模型为案例，详细阐述了系统线性化、平衡点分析、LQR控制器设计及改进观测器的构建过程。数值仿真验证了所提组合方法的有效性，表明其在抑制感染人群增长和优化控制输入方面具有优良性能。

本文研究了带跟踪的LQR问题中局部观测器的设计方法，针对传统Luenberger观测器在非线性系统中导致平衡点偏移的问题，提出了两种改进方案：一是设计保证受控系统平衡点不变的改进观测器；二是通过重新构建包含观测误差的成本函数并引入约束条件的不同问题表述方法。以HIV/AIDS病毒传播控制为案例，结合数值模拟验证了改进方法在保持系统稳定性、提升观测器性能方面的有效性，结果表明新方法显著优于原方法。最后总结了各方法的优缺点，并展望了未来在复杂非线性系统中的应用方向。

本文研究了柔性机械臂的动态最优可达性与静态最优抓取问题，建立了基于泛函最小化的数学模型，并通过伴随系统和梯度下降法进行数值求解。同时探讨了非线性系统在采用LQR控制时的局部观测器设计问题，提出了两种针对平衡点变化情况的设计方法，并在疫情传播控制案例中进行了比较。研究为柔性机器人控制与非线性系统状态估计提供了理论分析与数值验证，未来可拓展至复杂形状抓取与高效优化算法的研究。

本文研究了平面软体机械臂在最优控制框架下的可达性和抓取问题。基于轴向对称性和不可伸展性假设，建立了从离散超冗余模型到连续软体模型的演化控制PDE系统，并推导出包含弯曲约束与曲率控制的运动方程。针对静态与动态最优可达性问题，分别构建以控制能量和末端精度为指标的成本泛函，并通过增广拉格朗日方法与拟牛顿法进行数值求解。对于静态抓取问题，引入接触力与摩擦力约束，扩展成本泛函以实现稳定抓取。研究涵盖了不同控制停用区域的影响，提出了统一的求解流程，并通过数值实验验证了模型的有效性，最后展望了未来在动态环境、自适应控制及

本文介绍了基于PGD（Proper Generalized Decomposition）的机器人路径规划方法，结合潜在流理论与高斯源项建模，通过求解泊松方程构建无死锁的调和势场。该方法采用离线索引式‘计算指南’，支持在线快速重建局部势场，显著提升计算效率。文章详细阐述了PGD近似求解过程、源项分解、边界条件处理及流线生成机制，并通过无障碍、静态障碍与动态障碍环境下的仿真验证了其有效性与实时性。相比传统FEM方法，PGD在计算成本上具有显著优势，适用于复杂动态环境中的机器人导航，未来可拓展至三维空间与多技术融

本文探讨了基于PGD（Proper Generalized Decomposition）的计算宝典在机器人路径规划中的前沿应用，解决了传统方法在实时性与局部最小值方面的局限。通过构建包含所有参数组合解的PGD-Vademecum，实现了高效、无局部最小值的实时路径规划。同时，文章还涵盖了软机械手的最优可达性与抓取、LQR问题的局部观测器设计、机器人与激光扫描仪的6-DoF校准，以及多机器人协作的自动化规划与优化等关键技术。结合ICINCO 2019会议背景与模拟验证结果，展示了PGD方法在计算效率和路径质量